[发明专利]一种负样本标注训练方法及高度自动化的票据识别方法有效
| 申请号： | 201910976154.7 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN111626279B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 张汉宁;苏斌;弋渤海;杨芳 | 申请（专利权）人： | 西安网算数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/14 | 分类号： | G06V30/14;G06V30/19 |
| 代理公司： | 石家庄领皓专利代理有限公司 13130 | 代理人： | 张玉婵 |
| 地址： | 710000 陕西省西安市长安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于智能做账技术领域，提出了一种负样本标注训练方法及高度自动化的票据识别方法，包括训练负样本标注模型；构建票据仓库D；根据票据仓库D中的票据图片，通过深度学习方法训练票据内容识别模型F；加载票据内容识别模型F；票据识别；对识别错误次数大于两次的票据，输入负样本标注模型、重新进行标注，然后放入票据仓库D中，重新训练票据内容识别模型F、重新进行票据识别。通过上述技术方案，解决了现有技术中票据识别人工劳动强度大、工作效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 标注 训练 方法 高度 自动化 票据 识别 | ||
【主权项】：
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